Reliability-based cleaning of noisy training labels with inductive conformal prediction in multi-modal biomedical data mining
专题命中 生物医学文本 :biomedical(title,abstract);CT(abstract);分类 cs.CV、cs.LG、q-bio
科学与医疗
医学智能、临床 AI、医学影像、病理、诊断和医疗健康大模型。
专题命中 生物医学文本 :biomedical(title,abstract);CT(abstract);分类 cs.CV、cs.LG、q-bio
专题命中 生物医学文本 :biomedical(title,abstract);diagnosis(abstract);分类 cs.LG、q-bio、eess.SP
Comments 10 pages, 6 figures, submitted to IEEE Access
为何不变性不足以实现生物医学领域泛化以及如何修复它
机构 * MIT(麻省理工学院) ; MGH(麻省总医院) ; HMS(哈佛医学院)
专题命中 生物医学文本 :biomedical(title,abstract);medical image(abstract);分类 cs.CV、eess.IV
AI总结 MaskGen通过结合源域图像强度和领域稳定的基模型表示,提出了一种简单有效的领域泛化策略,在生物医学图像分割中实现了更强的泛化能力。
Comments Project GitHub https://github.com/sebodiaz/MaskGen
专题命中 生物医学文本 :biomedical(title,abstract);medical image(abstract);分类 cs.LG、eess.IV
专题命中 生物医学文本 :biomedical(title,abstract);diagnosis(abstract);分类 cs.CV、eess.IV
专题命中 生物医学文本 :biomedical(title,abstract);medical image(abstract);分类 cs.CV、cs.LG
Comments IEEE ICIP 2022
需要多少数据?生物医学数据的发现率ζ定律,涉及神秘的黎曼ζ函数
机构 * Stevens Institute for Neuroimaging & Informatics(神经影像与信息学史蒂文斯研究所) ; University of Southern California(南加州大学) ; Los Angeles, CA, USA(洛杉矶,加利福尼亚州,美国)
专题命中 生物医学文本 :biomedical(title,abstract);MRI(abstract);分类 cs.LG、q-bio
AI总结 本文提出基于数据协方差算子谱结构的跨模态发现率定律框架,揭示性能指标与ζ函数的关系,为数据规模、表示学习和多模态扩展提供理论指导。
Comments 25 pages, 5 figures
RetiSEM:泛化碎片化生物医学数据的因果模型
机构 * University of Southampton(南安普顿大学) ; Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence(穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学)
专题命中 生物医学文本 :biomedical(title,abstract);medical AI(abstract);分类 cs.CV
AI总结 提出RetiSEM框架,通过领域约束的结构方程模型从碎片化生物医学数据中恢复因果图并进行中介分析,在合成和真实数据上优于无约束基线。
SynCABEL:面向生物医学实体链接的合成上下文增强
机构 * Sorbonne Université, Inserm, Université Sorbonne Paris Nord, Limics(索邦大学、国家医学研究院、巴黎索邦大学、Limics) ; Service de médecine interne, Hôpital Tenon, Assistance Publique - Hôpitaux de Paris(内科服务部,Tenon医院,巴黎公共医院) ; Barcelona Supercomputing Center, Barcelona, Spain(巴塞罗那超级计算中心,西班牙巴塞罗那)
专题命中 生物医学文本 :biomedical(title,abstract);分类 cs.LG
AI总结 SynCABEL通过利用大型语言模型生成丰富的上下文合成训练示例,解决了监督式生物医学实体链接中专家标注数据稀缺的问题,并在三个多语言基准上实现了新的最先进的结果。
Comments 7 pages, 5 figures
请问,我可以发言吗... CoLabScience,一种用于生物医学发现和LLM专家协作的主动AI助手
机构 * Worcester Polytechnic Institute(沃斯特理工大学) ; University of California, Davis(加州大学戴维斯分校) ; Jiangsu University(江苏大学)
专题命中 生物医学文本 :biomedical(title,abstract);分类 cs.LG
AI总结 本文提出CoLabScience,一种主动AI助手,通过及时的上下文感知干预提升生物医学领域AI与人类专家的协作效率,PULI框架在流式科学讨论中实现精准干预,实验表明其在干预精度和协作任务实用性上优于现有基线。
Comments ACL 2026 Main Conference
PyTDC: 一种用于生物医学基础模型的多模态机器学习训练、评估和推理平台
机构 * arcellai(ArcellAI公司) ; calculus(The Residency公司) ; mit(麻省理工学院) ; hms(哈佛医学院生物医学信息学系) ; broad(MIT与哈佛大学Broad研究所) ; harvard-ds(哈佛大学数据科学倡议) ; kempner(哈佛大学Kempner研究所)
专题命中 生物医学文本 :biomedical(title,abstract);medical AI(abstract);分类 cs.LG
AI总结 PyTDC是一种多模态机器学习平台,旨在提升生物医学基础模型的训练、评估和推理能力,通过统一数据源和模型权重,促进多模态、上下文感知的研究。
Comments Proceedings of the 42nd International Conference on Machine Learning, Vancouver, Canada. PMLR 267, 2025
最终超越随机基线:一种在3D生物医学影像中主动学习的有效解决方案
专题命中 生物医学文本 :biomedical(title,abstract);medical image(abstract);分类 cs.CV
AI总结 本文提出ClaSP PE方法,通过解决类别不平衡和冗余问题,有效提升3D生物医学影像主动学习的性能和效率。
Comments Accepted at TMLR
神经运算符用于生物医学球形异质性
机构 * University of Dundee(邓迪大学) ; University of Cambridge(剑桥大学) ; Fudan University(复旦大学)
专题命中 生物医学文本 :biomedical(title,abstract);MRI(abstract);分类 cs.LG
AI总结 GSNO通过融合等变、不变和各向异性格林函数运算,有效建模生物医学中的球形异质性和各向异性,提升真实世界系统的适应性与效率。
从复合图形到综合理解:开发一种从生物医学文献中基于医疗多图像基准测试和验证的多模态大语言模型
机构 * Department of Biomedical Informatics and Data Science, Yale School of Medicine, Yale University, New Haven, CT 06510, USA(耶鲁医学院生物医学信息学与数据科学系,耶鲁大学,新 Haven,CT 06510,USA) ; School of Medicine, University of Puerto Rico, San Juan, PR 00921, USA(波多黎各大学医学院,波多黎各,San Juan,PR 00921,USA)
专题命中 生物医学文本 :biomedical(title,abstract);diagnosis(abstract);分类 cs.CV
AI总结 本文提出M3LLM,一种基于生物医学文献中复合图像的多模态大语言模型,通过分而治之策略提升多图像理解能力,实验证明其在多图像、单图像等场景中表现优异。
专题命中 生物医学文本 :biomedical(title,abstract);medical AI(abstract);分类 cs.LG
Comments 10 pages, 6 figures, 3 tables
专题命中 生物医学文本 :biomedical(title,abstract);medical image(abstract);分类 cs.CV
Comments 6 pages, 1 figure, accepted by 2024 IEEE Conference on Artificial Intelligence (CAI)
Journal ref 2024 IEEE Conference on Artificial Intelligence (CAI), 2024, 480-485
机构 * Georg-August-University Göttingen, Institute of Physics(哥廷根大学物理学院) ; Georg-August-University Göttingen, Institute of Computer Science(哥廷根大学计算机科学学院) ; CAIMed - Lower Saxony Center for AI & Causal Methods in Medicine, Göttingen(下萨克森人工智能与医学因果方法中心) ; Cluster of Excellence Multiscale Bioimaging (MBExC), Georg-August-University Göttingen(多尺度生物成像集群(MBExC),哥廷根大学)
专题命中 生物医学文本 :biomedical(title,abstract);medical image(abstract);分类 cs.CV
Comments Published in MIDL 2025
专题命中 生物医学文本 :biomedical(title,abstract);diagnosis(abstract);分类 cs.LG
Comments This work has been submitted to the IEEE for possible publication
专题命中 生物医学文本 :biomedical(title,abstract);medical image(abstract);分类 cs.CV
Comments 13 pages, 5 figures
专题命中 生物医学文本 :biomedical(title,abstract);medical image(abstract);分类 eess.IV
专题命中 生物医学文本 :biomedical(title,abstract);diagnosis(abstract);分类 cs.LG
专题命中 生物医学文本 :biomedical(title,abstract);diagnosis(abstract);分类 cs.CV
Journal ref Frontiers in Computer Science 5, (2023): 1153160
专题命中 生物医学文本 :biomedical(title,abstract);medical image(abstract);分类 cs.CV
Comments 8 pages, SPIE conference, and will be submitted to APL journal
专题命中 生物医学文本 :biomedical(title,abstract);radiology(abstract);分类 cs.CV
Comments To appear in ECCV 2022. Code: https://aka.ms/biovil-code Dataset: https://aka.ms/ms-cxr Demo Notebook: https://aka.ms/biovil-demo-notebook
Journal ref Computer Vision - ECCV 2022, LNCS vol 13696, pp 1-21
专题命中 生物医学文本 :biomedical(title,abstract);diagnosis(abstract);分类 cs.LG
Comments BioASQ10 Workshop
专题命中 生物医学文本 :biomedical(title,abstract);diagnosis(abstract);分类 cs.LG
专题命中 生物医学文本 :biomedical(title,abstract);pathology(abstract);分类 cs.CV
Comments BIBM 2021 accepted, including 9 pages, 1 figure
专题命中 生物医学文本 :biomedical(title,abstract);medical image(abstract);分类 cs.CV
专题命中 生物医学文本 :biomedical(title,abstract);CT(abstract);分类 cs.CV
Comments 10 pages
专题命中 生物医学文本 :biomedical(title,abstract);diagnosis(abstract);分类 cs.LG